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  "交叉熵（Cross-Entropy）是一种用于度量两个概率分布之间差异的概念，交叉熵经常用来衡量模型的预测与实际情况之间的差异。\n二元分类问题中，我们把交叉熵叫做二元交叉熵，公式如下\n![image.png](https://ai-document-1322767844.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/ai/20240125211001.png)\n\n似然函数是关于概率分布的函数，公式如下\n![image.png](https://ai-document-1322767844.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/ai/20240125210448.png)\n逻辑回归是一种解决分类问题的算法，常用于解决二分类问题\n交叉熵是似然函数的负对数形式，我们可以通过求交叉熵的极小值来获取对数似然函数的最大值，也就是似然函数的最大值\n交叉熵通常用作损失函数。"
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